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基于灰色支持向量机组合模型的我国火电NO_x排放量预测
  • ISSN号:1001-6929
  • 期刊名称:《环境科学研究》
  • 时间:0
  • 分类:X32[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]华北电力大学环境科学与工程学院,河北保定071003, [2]华北电力大学经济与管理学院,河北保定071003
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(70671039)
中文摘要:

区域火电NOx排放量的预测属于小样本、贫信息的灰色系统.由于NOx排放量受多个因素的叠加性影响,单一预测模型难以准确反映NOx排放量的复杂变化,易产生较大的预测误差.基于此,利用灰色预测理论和支持向量机预测理论,建立了火电NOx排放量组合优化预测模型.采用国家权威部门发布的火电NOx排放量数据,综合考虑影响我国火电NOx排放量的主要因素,对我国2008—2010年以及2020年的火电NOx排放量进行了预测,预测结果与官方公布的实际值基本一致;同时,预测的时间大大缩短.

英文摘要:

The prediction of NOx emissions from regional thermal power plants in China is considered to be a grey system due to small sample sizes and poor information.Because of the influence of a number of factors,a single prediction model has difficulty accurately reflecting the complex changes in NOx emissions,and tends to produce large forecast errors.By using the grey forecasting and support vector machine forecasting theories,we establish a combined and optimized forecasting model for NOx emissions from thermal power plants.On the basis of the NOx emissions data issued by the authoritative departments in China,and considering the main factors which affect NOx emissions from thermal power plants,we predict NOx emissions from 2008 to 2010 and the year 2020.The predictions are roughly in accord with the actual values.Meanwhile,the necessary prediction time was greatly shortened.

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期刊信息
  • 《环境科学研究》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国环境保护部
  • 主办单位:中国环境科学研究院
  • 主编:刘鸿亮
  • 地址:北京安外大羊坊8号中国环科院内
  • 邮编:100012
  • 邮箱:hjkxyj@163.com
  • 电话:010-84915128
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-6929
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1827/X
  • 邮发代号:82-384
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国国家哲学社会科学学术期刊数据库,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:33433